用熊猫绘图：组和平均值

Question

来自我的＆＃39;组合的数据＆＃39;数据框如下所示：

pr = [1.0,2.0,3.0,4.0,1.0,2.0,3.0,4.0,1.0,2.0,3.0,4.0,.....1.0,2.0,3.0,4.0]

lmi = [200, 200, 200, 250, 250,.....780, 780, 780, 800, 800, 800]

pred = [0.16, 0.18, 0.25, 0.43, 0.54......., 0.20, 0.34, 0.45, 0.66]

我将结果绘制成如下：

fig,ax = plt.subplots()

for pr in [1.0,2.0,3.0,4.0]:
    ax.plot(combos[combos.pr==pr].lmi, combos[combos.pr==pr].pred, label=pr)

ax.set_xlabel('lmi')
ax.set_ylabel('pred')
ax.legend(loc='best')

我得到了这个情节：

我如何绘制＆＃34; pred＆＃34;为每个＆＃34; lmi＆＃34;保持对（lmi，pr）完整的数据点？

Answer 1

截至您对问题的更新时，现在很清楚您想要计算每对(pr, lmi)的均值。这可以通过对这些列进行分组然后简单地调用mean()来完成。使用reset_index()，我们会将DataFrame格式恢复为之前的格式。

$ combos.groupby(['lmi', 'pr']).mean().reset_index()

   lmi   pr  pred
0  200  1.0  0.16
1  200  2.0  0.18
2  200  3.0  0.25
3  250  1.0  0.54
4  250  4.0  0.43
5  780  2.0  0.20
6  780  3.0  0.34
7  780  4.0  0.45
8  800  1.0  0.66

在这个新的DataFrame pred确实包含了手段，您可以使用之前使用的相同绘图程序。

Answer 2

您可以先按$book对DataFrame进行分组，然后按照标题建议计算每组的平均值：

lmi

在一行中我们：

1. 按combos.groupby('lmi').pred.mean().plot() 列
对组合DataFrame进行分组
2. 获取每个lmi
的pred列
3. 计算每个lmi组
的pred列的平均值
4. 绘制每个lmi组的平均值